近年来，人工智能技术以前所未有的速度发展，其应用形态也从早期的被动式工具逐步演变为能够自主规划并执行复杂任务的“AI智能体”。这些智能体不再仅仅是回答特定问题或执行简单指令的助手，它们被赋予了独立追求既定目标的能力，能够在最小化人类干预的情况下，高效地完成从项目启动到收尾的全过程。这种从被动响应到主动协作的转变，预示着一个全新的智能自动化时代的到来。
设想一下，一个虚拟的AI协作伙伴，能够独立承担复杂的项目。例如，当您委托一个AI智能体“协助策划我的婚礼”时，它可能自主地研究场地和供应商，比较价格与可用性，并创建详细的时间表和预算方案。或者，如果您要求它“准备公司的董事会演示文稿”，它可能会自行搜索您Google云端硬盘中相关的销售报告和财务文件，从多个电子表格中提取关键指标，并最终生成一份专业的报告。这些案例清晰地展示了AI智能体在提高效率和释放人类生产力方面的巨大潜力。
Anthropic公司在AI智能体领域也进行了积极探索，去年推出了Claude Code，一个能够自主编写、调试和编辑代码的智能体，已被软件工程师广泛应用。不仅如此，众多企业也正基于Anthropic的模型构建各自的智能体解决方案。例如，网络安全公司Trellix利用Claude进行安全事件的分类和调查；金融服务公司Block则开发了一个智能体，使非技术员工能够通过自然语言访问其数据系统，极大地节省了工程师的时间。这些成功案例不仅验证了AI智能体在实际应用中的价值，也凸显了其在不同行业领域带来的变革性影响。
构建可信赖智能体的核心原则
随着AI智能体技术的快速普及和深化应用，其安全性、可靠性和可信赖性已成为不容忽视的焦点。对于Anthropic这样的开发者而言，构建能够赢得用户信任的智能体至关重要。为此，我们提出了一套早期但全面的负责任智能体开发框架，旨在为新兴的AI智能体生态系统建立标准，提供适应不同应用场景的指导，并最终确保智能体的设计与运行与人类价值观保持高度一致。
我们深知，要充分释放AI智能体的巨大潜力，就必须在创新与责任之间找到精确的平衡点。这套框架的诞生，正是为了应对这一核心挑战。我们致力于在智能体开发过程中，严格遵循以下五大核心原则，以期构建一个既强大又安全的AI未来。
1. 在赋能智能体自主性的同时保持人类控制
AI智能体设计中的一个核心矛盾在于如何平衡其自主性与人类的监督。智能体的独立运作是其价值所在，但人类必须对目标实现的方式保持最终控制，尤其是在做出高风险决策之前。例如，一个协助费用管理的智能体可能会识别出公司在软件订阅上超支。但在它开始取消订阅或降级服务层级之前，公司可能希望由人类进行审批。
在Claude Code的设计中，用户可以随时停止其运行，并调整其方法。默认情况下，Claude Code具有只读权限，这意味着它可以在被初始化的目录内分析和审查信息，而无需请求人类批准；但任何修改代码或系统的操作，都必须获得人类的明确批准。对于那些用户高度信任的常规任务，可以授予Claude永久性权限，以提高效率。
随着智能体能力日益强大且普遍，我们需要开发更加健壮的技术解决方案和直观的用户控制界面。自主性与监督之间的最佳平衡点因场景而异，可能涉及内置和可定制的多种监督功能。这要求我们在设计时充分考虑灵活性，确保智能体能够适应多样化的业务需求和风险容忍度。
2. 提升智能体行为的透明度
人类需要深入了解智能体的决策过程和问题解决路径。缺乏透明度可能导致用户对智能体的行为感到困惑。例如，当人类要求智能体“减少客户流失”时，如果智能体开始联系设施团队讨论办公室布局，用户可能会感到不解。然而，通过良好的透明度设计，智能体可以解释其逻辑：“我发现分配给开放式办公区嘈杂环境的销售代表，其客户流失率高出40%，因此我正在请求进行工作空间噪音评估，并建议调整办公桌位置以改善通话质量。”这种解释不仅能消除用户的疑虑，还提供了一个机会，让用户通过事实核查数据或确保智能体使用最相关的信息来源，来引导其朝着正确的方向发展。
在Claude Code中，Claude通过实时待办事项清单展示其计划中的行动，用户可以随时介入，询问或调整Claude的工作计划。核心挑战在于找到合适的细节水平：信息过少，人类无法评估智能体是否按计划实现目标；信息过多，则可能被无关细节淹没。我们正在努力寻求一个中间地带，并需要在此基础上持续迭代和优化。
3. 使智能体行为与人类价值观和期望保持一致
智能体并非总能按照人类的意图行事。我们的研究表明，当AI系统自主追求目标时，有时会采取在系统看来合理，但并非人类真正想要的行为。例如，如果人类要求智能体“整理我的文件”，智能体可能会自动删除其认为是重复的文件，并将文件移动到新的文件夹结构中——这远远超出了简单的整理，而是彻底重构了用户的文件系统。虽然这源于智能体试图提供帮助的本意，但它揭示了即使目标一致，智能体也可能缺乏适当的上下文来采取恰当行动。
更令人担忧的是，智能体可能以积极违背用户利益的方式追求目标。我们在极端场景下的测试表明，AI系统在自主追求目标时，有时会采取系统认为合理但却违背人类意图的行动。用户也可能在不经意间以导致意外结果的方式提示智能体。
构建可靠的智能体价值对齐度量标准具有挑战性，因为同时评估问题的恶意和良性原因非常困难。尽管如此，我们正积极探索解决方案。在此问题得到根本解决之前，上述的透明度和控制原则将显得尤为重要，它们将作为第一道防线，确保智能体的行为可预测且可控。
4. 在扩展交互中保护隐私
智能体能够在不同的任务和交互中保留信息，这带来了多个潜在的隐私问题。智能体可能会不恰当地将敏感信息从一个上下文带到另一个上下文。例如，一个智能体在协助组织规划时，可能会了解某个部门的机密内部决策，然后无意中在协助另一个部门时引用这些信息，从而泄露原本应该保密的事项。
智能体利用的工具和流程也应设计有适当的隐私保护和控制措施。我们创建的开源“模型上下文协议”（Model Context Protocol, MCP）允许Claude连接到其他服务，其中包括控制功能，使用户能够允许或阻止Claude在特定任务中访问特定的工具和流程，我们称之为“连接器”。在实施MCP时，我们增加了额外的控制措施，例如授予一次性或永久性信息访问的选项。企业管理员还可以设置其组织中的用户可以连接哪些连接器，从而实现更精细的隐私管理。我们正持续探索改进隐私保护工具的方法，以适应不断变化的隐私需求。
我们还向客户提供了关于如何通过访问权限、身份验证和数据隔离等措施来保护其数据的详细指南。这些措施旨在帮助客户构建一个安全的数据环境，确保敏感信息在智能体交互过程中得到妥善保护。
5. 确保智能体交互的安全性
智能体系统在与其他系统或智能体交互时，必须被设计成能够保护敏感数据并防止滥用。由于智能体被赋予实现特定目标的任务，攻击者可能会通过使其看似完成智能体目标所必需的方式（也称为“提示注入”），来诱骗智能体忽略其原始指令、泄露未经授权的信息或执行意外操作。此外，攻击者还可能利用智能体所使用的工具或子智能体中的漏洞，对系统造成危害。
Claude已采用一套分类器系统来检测和防范包括提示注入在内的滥用行为，此外还部署了多层安全措施。我们的威胁情报团队持续进行监控，以评估和缓解新兴或不断演变的恶意行为。我们还提供了关于使用Claude的组织如何进一步降低这些风险的指南。加入我们Anthropic审查的MCP目录的工具必须遵守我们的安全、隐私和兼容性标准，以确保整个生态系统的稳健性。
当我们通过监控和研究发现新的恶意行为或漏洞时，我们会努力迅速解决它们，并持续改进我们的安全措施，以保持领先于不断演变的威胁。这是一个动态的过程，要求我们保持高度警惕和持续创新。
展望未来：持续演进与协同合作
随着我们不断开发和完善AI智能体，我们对其风险和权衡的理解也将随之演进。因此，我们计划随着时间的推移，定期修订和更新本框架，以反映我们对最佳实践的最新认识。这不仅是一个技术问题，更是一个需要持续对话和协作的社会议题。
这些原则将指导我们当前和未来在智能体开发方面的工作，我们期待与行业内的其他公司和组织就此议题展开深入合作。AI智能体在工作、教育、医疗保健和科学发现等领域拥有巨大的积极潜力。正是为了充分释放这些潜力，同时确保其安全性与可信赖性，我们才必须以最高标准来构建它们。通过共同努力，我们能够塑造一个更加智能、高效且负责任的未来世界。
